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基于無人機(jī)的室內(nèi)設(shè)施自主巡檢和場(chǎng)景重建探索后利用系統(tǒng)

2023-02-09 10:20 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:飛思實(shí)驗(yàn)室 來源:飛思實(shí)驗(yàn)室
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對(duì)于民用基礎(chǔ)設(shè)施管理,如鍋爐內(nèi)部、風(fēng)管和管道,頻繁檢查和故障檢測(cè)對(duì)于預(yù)防事故和最大限度地減少經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義。傳統(tǒng)上,這些檢查要求操作員在難以接近...

對(duì)于民用基礎(chǔ)設(shè)施管理,如鍋爐內(nèi)部、風(fēng)管和管道,頻繁檢查和故障檢測(cè)對(duì)于預(yù)防事故和最大限度地減少經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義。傳統(tǒng)上,這些檢查要求操作員在難以接近且有風(fēng)險(xiǎn)的危險(xiǎn)環(huán)境中工作。此外,這些設(shè)施大多具有復(fù)雜的配置或較大的表面積,這增加了手動(dòng)缺陷檢測(cè)的時(shí)間和人工成本。為了節(jié)省設(shè)施管理的人工成本,減少巡檢的時(shí)間和風(fēng)險(xiǎn),提高設(shè)施缺陷和故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性,越來越多的研究人員傾向于將無人機(jī)/地面車輛(UAV/UGV)納入自動(dòng)巡檢數(shù)據(jù)收集。特別是近年來,由于無人技術(shù)的突破,無人機(jī)和UGV正在逐漸取代人工巡檢。

在室內(nèi)應(yīng)用中,沒有GPS信號(hào)。為了實(shí)現(xiàn)自主飛行,需要定位系統(tǒng)為無人機(jī)提供位置信息。通常,UWB和VICON用于提供位置信息。但是,這些都是外部定位設(shè)備,很難在新環(huán)境中部署這些設(shè)備。為了獲得高質(zhì)量的圖像,拍攝點(diǎn)與設(shè)施之間的距離應(yīng)滿足檢查要求。然而,飛行安全需要保證,在確保飛行路徑?jīng)]有障礙物的同時(shí)獲得最短路徑并不容易。此外,在障礙物密集的室內(nèi)環(huán)境中,生成動(dòng)態(tài)可行的軌跡以遵循路徑可能具有挑戰(zhàn)性。它對(duì)無人機(jī)靈活調(diào)整主路徑以避開障礙物同時(shí)滿足動(dòng)態(tài)限制提出了很高的要求。針對(duì)上述難點(diǎn),提出一種基于無人機(jī)的高效探索后利用系統(tǒng),可用于室內(nèi)數(shù)據(jù)采集。該系統(tǒng)保證了目標(biāo)設(shè)施的覆蓋范圍,無人機(jī)與障礙物之間的防撞以及飛行安全。

圖1顯示了所提出的先探索后利用系統(tǒng)的架構(gòu)。受保護(hù)的無人機(jī)用于探索未知環(huán)境,并構(gòu)建可用于開發(fā)步驟的3D地圖和關(guān)鍵幀圖。小型輕型無人機(jī)用于對(duì)目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行覆蓋路徑規(guī)劃,并按照生成的軌跡獲取有關(guān)設(shè)施的詳細(xì)信息。

圖1 先探索后利用系統(tǒng)的整體框架

如圖2所示,所提出的系統(tǒng)由兩架功能不同的無人機(jī)組成。因?yàn)榄h(huán)境未知,最大的挑戰(zhàn)是保證飛行安全。因此,我們參考Petris等人設(shè)計(jì)了一種受保護(hù)的無人機(jī)。選擇3D激光雷達(dá)作為激光SLAM的設(shè)備,以實(shí)現(xiàn)在未知環(huán)境中的魯棒定位和映射。立體相機(jī)用于構(gòu)建開發(fā)步驟的關(guān)鍵幀圖。

圖2 硬件設(shè)計(jì)和架構(gòu)集成了兩架設(shè)計(jì)的無人機(jī)

對(duì)于開發(fā)步驟,設(shè)計(jì)了一種小型輕型無人機(jī),因?yàn)槔m(xù)航時(shí)間需要更長(zhǎng)才能在一次飛行中獲得更多圖像。立體相機(jī)和關(guān)鍵幀圖用于在飛行過程中提供定位信息。DJI ACTION2是一款4K光學(xué)相機(jī),用于收集目標(biāo)設(shè)施的詳細(xì)特征。在探索步驟中,使用 Velodyne 16 執(zhí)行基于激光雷達(dá)的SLAM,使用VINS英特爾實(shí)感D435i的圖像構(gòu)建關(guān)鍵幀圖,使用NVIDIA Jetson Xavier NX在線計(jì)算SLAM算法??紤]到室內(nèi)環(huán)境的特殊性、現(xiàn)有的SLAM技術(shù)和無人機(jī)的有效載荷,我們?cè)谔剿鞑襟E中選擇Fast-LIO2 作為無人機(jī)基于激光雷達(dá)的SLAM。在開發(fā)步驟中,實(shí)施VINS-MONO以提供無人機(jī)的姿態(tài)估計(jì)。我們利用這兩個(gè)框架,并將它們組合在一起,為每架無人機(jī)提供強(qiáng)大的姿態(tài)估計(jì)。所提出的SLAM方法的框架如圖3所示。

圖3 SLAM 系統(tǒng)的框架

然而,如圖4所示,VINS和Fast-LIO2的坐標(biāo)框架不一致。因此,需要將Fast-LIO2坐標(biāo)中的測(cè)程轉(zhuǎn)換為VINS坐標(biāo),以確保保存在關(guān)鍵幀中的姿勢(shì)準(zhǔn)確無誤。在開發(fā)的步驟中,僅僅依靠視覺慣性里程計(jì)是不夠的。因此,來自VINS的局部姿態(tài)和來自關(guān)鍵幀圖的全局姿態(tài)在循環(huán)融合中組合在一起。當(dāng)無人機(jī)遇到類似場(chǎng)景時(shí),進(jìn)行搜索和圖像匹配,得到無人機(jī)的全局姿態(tài),從局部估計(jì)中修正漂移。環(huán)路融合后,無人機(jī)可以得到精確的姿態(tài)估計(jì),漂移很小。

圖4 立體相機(jī)和激光雷達(dá)的坐標(biāo)系

在內(nèi)部收集數(shù)據(jù)時(shí),確保目標(biāo)設(shè)施覆蓋范圍和飛行安全具有挑戰(zhàn)性。為了解決這個(gè)問題,我們提出了一種安全保證的覆蓋路徑規(guī)劃算法,其中包括視點(diǎn)生成和路徑生成。所提方法的整體框架如圖5所示。

圖5 視點(diǎn)生成的整個(gè)算法過程

為了詳細(xì)說明所提出的探索后利用系統(tǒng),我們?cè)跊]有外部定位設(shè)備的室內(nèi)環(huán)境中進(jìn)行了幾次現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)。分別測(cè)試了所提SLAM系統(tǒng)的精度和穩(wěn)定性、所提軌跡生成方法的魯棒性以及整個(gè)系統(tǒng)的性能。實(shí)驗(yàn)在8.4米長(zhǎng),6.0米寬,6.0米高的環(huán)境中進(jìn)行。圖6顯示了實(shí)驗(yàn)室環(huán)境的詳細(xì)信息,激光雷達(dá)SLAM的3D地圖,生成的軌跡,工作場(chǎng)景以及重建結(jié)果的整體和詳細(xì)特征。

圖6 實(shí)驗(yàn)環(huán)境、設(shè)置、過程和結(jié)果

如圖7所示,我們分別使用無人駕駛車輛和攜帶3D激光雷達(dá)Velodyne 12的無人機(jī)對(duì)室內(nèi)場(chǎng)景進(jìn)行建模。如右圖所示,UGV構(gòu)建的地圖上僅顯示底部環(huán)境信息。相比之下,無人機(jī)構(gòu)建的地圖是完整的3D地圖,其中包含有關(guān)設(shè)施和障礙物所有必要信息。

圖7 分別由無人機(jī)和UGV構(gòu)建的3D地圖。左圖由無人機(jī)構(gòu)建。右圖由UGV構(gòu)建

如圖8所示,我們?cè)谠O(shè)施上放置了一些標(biāo)記并測(cè)量每個(gè)標(biāo)記之間的距離。最后,我們得到 45 個(gè)測(cè)量距離,并將它們與重建模型中的相應(yīng)距離進(jìn)行比較。

圖8目標(biāo)設(shè)施點(diǎn)的標(biāo)記和測(cè)量距離

以鍋爐檢查為例,通常檢查鍋爐內(nèi)部需要兩個(gè)人和一天的時(shí)間,但使用我們的系統(tǒng),只需要一個(gè)小時(shí)和一個(gè)工作人員即可完成整個(gè)檢查任務(wù)。借助厘米級(jí)的SLAM系統(tǒng),無人機(jī)可以在小至0.8米寬的狹窄空間內(nèi)飛行,并在任何位置和角度收集數(shù)據(jù),這意味著我們的系統(tǒng)也可以廣泛應(yīng)用于室內(nèi)場(chǎng)景。與FARO等精度和分辨率更高的三維掃描設(shè)備相比,無人機(jī)更加靈活,無需人工協(xié)助即可移動(dòng)到任何位置并構(gòu)建整個(gè)環(huán)境的完整三維地圖。此外,在室內(nèi)環(huán)境中部署 FARO 非常昂貴。當(dāng)風(fēng)道和鍋爐內(nèi)部等人類難以進(jìn)入的工作區(qū)域時(shí),無人機(jī)是探索階段的不錯(cuò)選擇。

源自:Automation in Construction 148 (2023) 104753

https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104753

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